GraphNet Transport — versión 3.1.0

Graph Theory & Network Optimization · Software libre · GNU GPL v3.0

Desarrollador: Héctor Alonso Benítez García
Repositorio: https://github.com/VanLinux/GraphNet-Transport

Aplicación científica de escritorio, desarrollada íntegramente en Python, para teoría de grafos, optimización de redes, transporte intermodal y cadenas de Markov. Su motor matemático puede utilizarse independientemente de la interfaz PySide6.

Instalación

Requiere Python 3.10+ y un entorno gráfico (Fedora, Ubuntu, Windows o macOS).

git clone https://github.com/VanLinux/GraphNet-Transport.git
cd GraphNet-Transport
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate    # En Windows/PowerShell: .venv\Scripts\Activate.ps1
python -m pip install --upgrade pip
python -m pip install -e '.[dev]'
graphnet

Para obtener los últimos cambios desde una copia existente:

cd ~/GraphNet-Transport
git pull --ff-only
source .venv/bin/activate
python -m pip install -e '.[dev]'
python -m pytest -q
graphnet

También puede iniciarse mediante python -m graphnet_transport.

Novedades de la versión 3.1.0

• Resultados de conectividad compactos: densidad expresada en porcentaje, conexiones existentes y máximas, componentes conexas y tabla por vértice, con un comentario de interpretación. Los indicadores avanzados siguen accesibles en el JSON exportable; se evita repetir listas verticales en pantalla.
• Convención de matrices diferenciada: en teoría de grafos, una casilla seleccionable interpreta 0 fuera de diagonal como ausencia de conexión (matriz de adyacencia binaria). En caminos mínimos y matrices de costos, un cero fuera de diagonal continúa representando un arco de costo cero. Una red no dirigida debe representarse con una matriz simétrica; se informa el error si falta el arco recíproco.
• Conteo de caminos de longitud exacta dentro de Estructura y matrices: seleccionar origen, destino, longitud k y modalidad Recorridos (se pueden repetir nodos o aristas) o Caminos simples (no se repiten nodos). La primera modalidad calcula exactamente la entrada (A^k)[origen,destino] usando multiplicación iterativa de enteros sin límite de 64 bits. La segunda utiliza programación dinámica sobre conjuntos visitados y admite hasta 16 nodos; si no puede determinar el resultado, muestra una limitación expresa.
• Informes científicos LaTeX mejorados: tablas compactas booktabs, fórmula de densidad apropiada al tipo de grafo y sustitución numérica, cálculo explicado, interpretación, matriz original y diagrama TikZ donde procede. Papel carta, crédito del desarrollador en pie de página y muestra de recorrido resaltada en verde. La exportación sigue requiriendo solo un nombre.

Ejercicio de cuatro estaciones: examples/red_conectividad.csv representa A–B, A–C, B–C y C–D. En el programa, abra el CSV, seleccione Estructura y matrices → Grados, conectividad y centralidad, desmarque Red dirigida y mantenga marcada la opción 0 = sin conexión (adyacencia). Deberá obtener 4 nodos, 4 aristas, 6 posibles, 66.67 %. Los nodos 1, 2, 3 y 4 corresponden respectivamente a A, B, C y D.

Para contar recorridos, escoja Conteo de caminos de longitud k, el origen 1, el destino 4 y k=2: el total esperado es 1 (1 → 3 → 4). Con k=3 y caminos simples, el total esperado es 1 (1 → 2 → 3 → 4). Un recorrido puede repetir nodos; un camino simple no. El parámetro longitud contabiliza aristas, no nodos.

Novedades de la versión 3.0.0

Se añadió un grupo de recorridos de grafos con análisis euleriano y hamiltoniano, para redes dirigidas y no dirigidas. El algoritmo euleriano distingue entre circuitos y caminos abiertos, y entrega una secuencia de nodos cuando existe. El algoritmo hamiltoniano emplea una búsqueda exacta hasta 16 nodos; en grafos de mayor tamaño indica «No determinado», sin atribuir erróneamente la ausencia de ciclos.

Los resultados se visualizan como tarjetas de indicadores, tablas y secuencias de ruta; el panel ya no muestra un volcado JSON al calcular. La exportación JSON continúa disponible como archivo.

Los informes .tex ahora se generan en papel tamaño carta, con encabezados y pies de página, secciones de interpretación, fundamentos matemáticos según el algoritmo y, cuando procede, un grafo dibujado con TikZ con la solución resaltada en verde (por ejemplo Dijkstra, Euler y Hamilton). La matriz se adapta al ancho de página sin forzar su ampliación.

La interfaz mantiene los selectores jerárquicos por tipo de cálculo y algoritmo, las ayudas breves de entrada y los parámetros contextuales de la versión anterior.

La interfaz ahora tiene dos selectores jerárquicos: primero el tipo de cálculo y luego el algoritmo. Se muestran instrucciones breves sobre los datos necesarios y únicamente los campos de parámetros relevantes para cada operación. El editor adopta una matriz diferente según la modalidad (red, costos de asignación, rutas paralelas o probabilidades de transición) y recuerda los datos de cada modalidad al cambiar de grupo.

Categorías disponibles:

1. Estructura y matrices: grados, densidad, conectividad, conteo de caminos de longitud exacta, matrices de adyacencia/Laplaciana y conectividad algebraica.
2. Recorridos de grafos: circuito/camino euleriano y ciclo/camino hamiltoniano.
3. Caminos mínimos: Dijkstra, Bellman-Ford y Floyd-Warshall.
4. Árboles de expansión: Kruskal y Prim.
5. Flujos y cortes: flujo máximo y corte mínimo.
6. Optimización combinatoria: TSP aproximado y asignación óptima de una matriz de costos rectangular.
7. Equilibrio de transporte: Wardrop para rutas paralelas de tiempos afines no decrecientes.
8. Redes intermodales: resumen modal y ruta con penalización por transbordo.
9. Cadenas de Markov: análisis espectral/evolución y estados absorbentes.

Formatos de entrada

• Redes: matriz cuadrada de arcos ponderados. Vacío = sin arco. En cálculos topológicos la casilla «0 = sin conexión» interpreta el cero como ausencia; en matrices de costos, 0 significa un arco de costo cero. Para red no dirigida, introduzca una matriz simétrica.
• Asignación: matriz rectangular agentes × tareas, con todos los costos numéricos. Elija las dimensiones en el panel izquierdo.
• Wardrop: matriz de 2 filas × número de rutas. Fila 1: tiempos libres a_i; fila 2: pendientes b_i; introduzca la demanda total en su campo. Modelo t_i(x_i)=a_i+b_i x_i.
• Markov: matriz cuadrada de probabilidades, todas entre 0 y 1 y con suma por fila igual a 1.
• Intermodalidad: se recomienda GraphML con atributos weight, mode y transfer. Un CSV no contiene atributos de modo.

Es posible pegar datos desde Excel/LibreOffice con Ctrl+V, redimensionar matrices y abrir/guardar archivos CSV; para redes también se dispone de GraphML. Los archivos GraphML deben proceder de fuentes confiables.

Reportes LaTeX por algoritmo

Después de pulsar «Ejecutar cálculo», se habilita «Generar informe científico (.tex)» para cualquier algoritmo implementado. El programa solo solicita el nombre del reporte. A continuación genera automáticamente el archivo .tex en la carpeta Descargas (~/Downloads) o, si no existe, en la carpeta personal del usuario.

El reporte incluye:

• Título personalizado, nombre del cálculo y versión 3.1.0.
• Categoría, algoritmo, instrucciones de entrada y parámetros utilizados.
• Matriz usada para el cálculo, con etiquetas de filas/columnas.
• Resultados reales calculados, sin sustituirlos por datos de ejemplo.
• Fórmula o fundamento matemático según el algoritmo, cuando existe una expresión representativa.
• Un diagrama de red embebido en TikZ para matrices cuadradas de hasta 16 nodos y 48 arcos; en caminos y recorridos se destacan los arcos de la solución.
• Diseño de página carta, encabezado, pie de página y crédito al desarrollador con referencia GPL v3.0.

Se puede compilar con pdfLaTeX y los paquetes comunes babel (español), geometry, graphicx, booktabs, tikz, adjustbox, fancyhdr, amsmath y float. Si ya existe un reporte con ese nombre, se añade un sufijo numérico para no sobrescribirlo. Para matrices con más de 30 filas o 16 columnas, la tabla de entrada del reporte se trunca de forma explícita para conservar legibilidad. La salida JSON sigue disponible por separado.

Ejemplos

• examples/red_rutas.csv: Dijkstra de 1 a 4, costo mínimo esperado: 5.
• examples/markov.csv: espectro, distribución y evolución de una cadena de tres estados.
• examples/red_intermodal.graphml: ruta de A a C, penalización por transbordo 1, costo generalizado esperado: 5.

Pruebas

python -m pytest -q

Los tests del motor y de reportes no requieren interfaz gráfica; tests/test_gui.py necesita PySide6 y ejecuta pruebas con el sistema Qt offscreen. La integración continua verifica ambos en Linux. También se ha probado la compilación de un reporte representativo con pdfLaTeX. La comprobación de ejecución real en Fedora y otros escritorios debe efectuarse sobre cada plataforma.

Alcance

Se mantienen algunas restricciones: el análisis hamiltoniano exacto se limita a 16 nodos (por su complejidad combinatoria), los diagramas TikZ se omiten cuando una red supera 16 nodos o 48 arcos, y: TSP es heurístico, Wardrop resuelve rutas paralelas (no redes generales), los archivos CSV carecen de información modal, y una matriz no conserva todas las propiedades de un multigrafo importado de GraphML. Los modelos completos VRP/CVRP y los modelos de asignación para redes generales permanecen fuera de esta entrega; no aparecen como algoritmos terminados.

Licencia y autoría

Copyright © 2026 Héctor Alonso Benítez García. Código fuente bajo GNU GPL v3.0 (GPL-3.0-only). Consulte LICENSE y AUTHORS.md.

Ejemplos de recorridos

• examples/ciclo_euler_hamilton.csv: anillo no dirigido de cuatro vértices; seleccionar Red dirigida: No y ejecutar ambos análisis.
• examples/camino_euler.csv: cadena de cuatro vértices; posee camino euleriano abierto y camino hamiltoniano, pero ninguno de los dos circuitos.

Reporte LaTeX de ejemplo

Ejecute Dijkstra sobre examples/red_rutas.csv (origen 1, destino 4) y genere el reporte con un nombre. Compílelo desde su directorio con pdflatex archivo.tex. No es necesario exportar imágenes externas: TikZ dibuja el grafo directamente en el documento.